Transformer 编码器做预测

Transformer 编码器并不直接用于预测，它主要用于将输入的历史时间序列进行编码和提取特征。编码器将输入序列中的每个时间步骤转换为一个高维向量表示，这些向量表示包含了输入序列的上下文信息。这些向量表示可以被传递给解码器，用于生成预测结果。

解码器部分使用注意机制与编码器连接，通过关注输入序列中最有用的历史值，解码器可以更好地预测未来的价值。注意机制允许解码器在生成每个时间步的预测时，根据输入序列中不同时间步的重要性进行加权。

总结起来，Transformer 编码器通过将输入序列进行编码和提取特征，为解码器提供了上下文信息，帮助解码器更好地预测未来的价值。

相关问题

transformer编码器解码器架构预测时间序列

### 使用Transformer编码器-解码器架构进行时间序列预测

#### 方法概述

在处理时间序列数据时，Transformers 的自注意力机制能够捕捉长时间依赖关系并有效建模复杂模式。通过构建基于 Transformer 编码器-解码器结构的时间序列模型，可以显著提升预测性能[^1]。

具体来说，在输入端将历史观测值作为编码器的输入；而在输出端，则利用解码器对未来时刻的数据点做出预估。为了更好地适应时间序列特性，通常会对标准 Transformer 架构做适当调整：

- **位置编码**：由于时间序列具有天然顺序属性，因此需引入绝对或相对位置编码来保留时间信息。
- **掩码操作**：为了避免未来信息泄露至当前预测过程中，会在训练阶段应用因果掩码(causal masking)，即只允许关注过去及当下的元素[^2]。

#### 实现示例

下面给出一段 Python 代码片段用于展示如何搭建这样一个简单的 Transformer 时间序列预测模型:

import torch.nn as nn
from torch import Tensor


class TimeSeriesTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim=1, model_dim=512, num_heads=8,
                 feedforward_dim=2048, output_dim=1, n_layers=6):
        super().__init__()
        
        self.positional_encoding = PositionalEncoding(model_dim)

        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(
            d_model=model_dim, 
            nhead=num_heads, 
            dim_feedforward=feedforward_dim
        )
        decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(
            d_model=model_dim, 
            nhead=num_heads, 
            dim_feedforward=feedforward_dim
        )

        self.encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=n_layers)
        self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=n_layers)

        self.fc_in = nn.Linear(input_dim, model_dim)
        self.fc_out = nn.Linear(model_dim, output_dim)


    def forward(self, src: Tensor, tgt: Tensor) -> Tensor:
        """
        Args:
          src (Tensor): 输入的历史时间序列数据 [seq_len, batch_size, feature_num]
          tgt (Tensor): 预测目标序列(初始为零填充), [target_seq_len, batch_size, feature_num]

        Returns:
          输出预测结果 [target_seq_len, batch_size, pred_feature_num]
        """

        memory = self.encode(src)
        out = self.decode(tgt=tgt, memory=memory)
        return self.fc_out(out)


    def encode(self, src: Tensor) -> Tensor:
        src = self.fc_in(src) * math.sqrt(self.model_dim)
        src = self.positional_encoding(src)
        return self.encoder(src)


    def decode(self, tgt: Tensor, memory: Tensor) -> Tensor:
        tgt_mask = generate_square_subsequent_mask(len(tgt)).to(device)
        return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory, tgt_mask=tgt_mask)


def generate_square_subsequent_mask(sz: int) -> Tensor:
    mask = (torch.triu(torch.ones((sz, sz))) == 1).transpose(0, 1)
    mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))
    return mask

此段代码定义了一个名为 `TimeSeriesTransformer` 的类，它继承自 PyTorch 的 Module 类，并实现了基本的时间序列预测功能。该网络接受两个参数——源序列(`src`) 和 目标序列 (`tgt`) ，其中前者代表已知的历史数据，后者则是待预测的目标区间（初始化为空白）。经过一系列线性变换、位置编码以及多层编码器/解码器之后，最终得到预期的结果向量[^3]。

Transformer编码器

VIT（Vision Transformer）是一种基于Transformer结构的视觉编码器模型。它将图像分割为一系列的图像块（patches），然后将这些图像块转换为序列数据，再通过Transformer模型进行处理。

VIT的编码器结构主要包括以下几个部分：
1. 图像块分割：将输入图像分割为固定大小的图像块，通常是将图像划分为非重叠的块。
2. 嵌入层（Embedding）：将每个图像块映射到一个低维特征向量，常用的方式是通过一个线性变换将每个图像块的像素值转换为一个固定大小的向量。
3. 位置编码（Positional Encoding）：为了保留序列的位置信息，在嵌入特征向量中添加位置编码，使得不同位置的图像块可以在模型中进行区分。
4. Transformer编码器层：VIT使用多层Transformer编码器来处理嵌入特征向量序列。每个Transformer编码器层由多头自注意力机制（Multi-head Self-Attention）、前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）和残差连接（Residual Connections）组成。
5. 全局平均池化（Global Average Pooling）：为了得到整个图像的表示，对最后一个Transformer编码器层的输出进行全局平均池化操作，将序列数据转换为一个固定维度的向量表示。
6. 分类层：将全局平均池化的输出连接到一个分类层（通常是一个全连接层），用于进行最终的分类预测。

总结起来，VIT的编码器结构可以看作是将图像块分割、嵌入、位置编码和多层Transformer编码器结合起来，最后通过全局平均池化和分类层进行预测。这种结构使得VIT能够在视觉任务中取得很好的性能。